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公开(公告)号：CN118397274A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410512249.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形卷积的图像分割方法，方法步骤包括：对原始图像进行预处理获得输入图像、由特征提取网络对输入图像进行逐层特征提取、由上采样网络通过结合各层的图像特征和语义信息来逐层恢复图像尺寸得到网络预测分割结果、根据网络预测分割结果与对应的真实分割结果的对比结果来对图像分割网络进行训练、对图像分割网络的分割效果进行评估和可视化展示。该图像分割方法设置有可变形的卷积核结构，可避免固定尺寸卷积核的感受野太小无法捕获大尺寸对象特征或感受野太大引入过多噪声和无效信息的问题，提高网络对于有效信息的提取能力，解决不同类型的图像对于网络分割效果产生影响的问题，从而提高分割性能。
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公开(公告)号：CN118212502A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410412263.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于图像焦点区域特征的多任务学习方法，方法步骤包括：收集原始图像获得输入图像；进行基础特征提取获得基础特征图像；利用分支结构生成视觉解释图；进行焦点区域的特征融合获得特征融合图像；利用单解码器进行特征压缩以及分割结果预测获得掩膜图；利用掩膜图进行区域选取获得掩膜特征图；将基础特征图像、视觉解释图和掩膜特征图进行叠加累乘生成预测结果。该多任务学习方法通过焦点区域的视觉解释图和掩膜图相结合的方式实现图像分类、分割及定位任务的多任务联合学习，解决了现阶段多任务学习领域中分类、分割、定位任务间出现负迁移的问题，实现多任务在语义层面的一致性，提高图像分类、分割及定位任务的效果。
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公开(公告)号：CN118212415A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410412264.1
申请日：2024-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于混合卷积和多尺度注意力门的图像分割方法，步骤包括：对待分割的图像进行大小调整，再进行数据增强；通过编码器提取出高级语义信息特征图；将高级语义信息特征图输入到混合卷积模块中获取具有全局上下文信息的特征图；将混合卷积模块输出的特征图输入到解码器，同时将编码器不同层级的特征图输入到多尺度注意力门，再进行跳跃连接；解码器对跳跃连接后的特征图进行融合和多级上采样以细粒度地实现图像分割；在优化函数下对算法模型的参数进行调整。该图像分割方法通过加入混合卷积模块和多尺度注意力门以提取图像的全局上下文信息和增强有价值编码器特征，从而高效地进行跳跃连接，提升图像网络的分割效果。
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公开(公告)号：CN116486230B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310433523.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于半递归特征金字塔结构的图像检测方法及存储介质，涉及深度学习图像检测技术领域，其中方法包括：通过图像采集设备获取实时图像；将实时图像输入到半递归特征金字塔的低语义层生成第一次低语义特征；将第一次低语义特征进行反馈特征选取操作，生成反馈特征；将反馈特征和实时图像再次输入到低语义层进行递归计算得到第二次低语义特征；将第一次低语义特征和第二次低语义特征分别输入到半递归特征金字塔的高语义层进行下采样，得到两次高语义特征；将第一次低语义、第二次低语义特征和两次高语义特征分别进行对应层的融合，生成用于预测的特征，利用自适应检测头进行多级预测，得到预测结果并进
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公开(公告)号：CN113761936A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110953670.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F16/35 , G06F40/117 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于多头自注意力机制的多任务篇章级事件抽取方法，包括如下步骤：将单一句子级事件抽取转换为打包句子集合的篇章级事件抽取；利用预训练的语言模型BERT模型进行词嵌入表示；对单句中所有单词嵌入和位置嵌入作为输入，利用卷积神经网络模型进行编码，结合分段最大池策略捕获句子内部的最有价值的特征；利用多头自注意力模型，获得融合全文语义信息的篇章表示和注意力权重；利用分类器得到预测的事件类型；利用事件类型作为先验信息，链接到事件元素提取的输入序列中，利用预训练模型结合机器阅读理解方法提取序列中所有相关元素。本发明可用于篇章级事件抽取任务，实现了将序列标注问题转换为机器阅读理解问题的突破。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115508335B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202211290178.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G01N21/65 , G06F17/14 , G06N20/00 , G06F18/241
Abstract: 本方案涉及一种基于傅里叶变换的拉曼光谱曲线数据增强方法。所述方法包括：获取待处理拉曼光谱曲线进行快速傅里叶变换得到拉曼光谱曲线频域图；将拉曼光谱曲线频域图中的两端极端频率曲线峰屏蔽，得到目标拉曼光谱曲线频域图；确定频域掩模起始位置与宽度并执行频域屏蔽操作，判断对目标拉曼光谱曲线频域图的频域屏蔽操作是否合法；若合法，则对目标拉曼光谱曲线频域图进行逆傅里叶变换，得到数据增强的拉曼光谱曲线。通过利用快速傅里叶变换获得的拉曼光谱曲线对应的频域图进行屏蔽操作，可以保留原有拉曼光谱曲线数据的基本框架，在部分频率点进行轻微扰动，以达到合理数据扩充的目的，可以提升机器学习模型分类效果。
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公开(公告)号：CN118350984A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410608320.9
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06T3/04 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次级联结构的图像风格迁移方法，步骤包括：将风格图和内容图输入到级联编码器中得到不同尺度的风格语义特征以及内容语义特征；对风格语义特征以及内容语义特征的每一尺度使用协方差变换网络进行特征融合，生成融合特征图；对融合特征图计算多级风格损失；对多级风格损失计算后的融合特征图计算多级内容损失；对计算损失后的融合特征图进行解码操作并作为下一级特征融合的内容图，经过级联的编解码器结构最终生成多层次风格迁移后的风格化图像。该图像风格迁移方法能够有效提升模型在不同风格特征迁移情况下对风格图的特征捕捉和迁移能力。
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公开(公告)号：CN116932887B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202310669701.3
申请日：2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/48 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明所述一种基于多模态图卷积的影像推荐系统及方法，属于计算机技术领域。本发明综合利用图卷积对多模态特征聚合的方法，基于图卷积架构针对用户偏好实现影视作品的推荐。本方法首先通过爬虫算法，获取同一个用户对影视作品的评价记录、影视作品相关海报等信息；对数据集进行预处理，使用MixGen方法对数据进行增强，对数据集进行扩充；使用线性变换等方法将图像数据模态和文本数据模态表示为向量形式；对不同模态的信息进行提取，分别获取多模态中文本模态和图像数据模态的向量表示；利用图卷积对同一个模态进行层内和层间节点聚合，提取用户对电影的细粒度意图；利用层间聚合建立细粒度和粗粒度用户意图之间的关系，对不同模态的处理都建立超级节点结合；将聚合得到各模态的特征通过一个注意力机制层，增强不同模态之间的交互，最终获取影视作品推荐列表。本发明解决了现有的多模态推荐系统难以很好的在特定模式下对用户偏好建模以及不同模态数据难以进行交互的问题。
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公开(公告)号：CN119201758A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411732178.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于浏览器插件的可视化网页可用性测试报告生成方法，方法步骤包括：打开待测试的网页，并启用可用性测试插件；由可用性测试插件实时采集用户在网页上的操作行为以及网页的响应数据作为待处理数据；利用可用性测试插件对本地存储的待处理数据进行分析；根据用户的设定内容以及可用性分析结果生成可用性测试报告。该可视化网页可用性测试报告生成方法通过将采集的待处理数据进行本地存储，能够有效保证数据处理的效率以及数据的安全性，减少用户数据泄露的风险；通过收集用户在网页上的操作行为以及网页的响应数据进行双向数据收集，使得可用性测试更加符合用户使用需要，具有较好的测试针对性。
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公开(公告)号：CN118397274B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410512249.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形卷积的图像分割方法，方法步骤包括：对原始图像进行预处理获得输入图像、由特征提取网络对输入图像进行逐层特征提取、由上采样网络通过结合各层的图像特征和语义信息来逐层恢复图像尺寸得到网络预测分割结果、根据网络预测分割结果与对应的真实分割结果的对比结果来对图像分割网络进行训练、对图像分割网络的分割效果进行评估和可视化展示。该图像分割方法设置有可变形的卷积核结构，可避免固定尺寸卷积核的感受野太小无法捕获大尺寸对象特征或感受野太大引入过多噪声和无效信息的问题，提高网络对于有效信息的提取能力，解决不同类型的图像对于网络分割效果产生影响的问题，从而提高分割性能。
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